論文の概要: Estimating LLM Consistency: A User Baseline vs Surrogate Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23799v2
• Date: Mon, 02 Jun 2025 15:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.463856
• Title: Estimating LLM Consistency: A User Baseline vs Surrogate Metrics
• Title（参考訳）: LLM一貫性の推定: ユーザベースラインとサロゲートメトリック
• Authors: Xiaoyuan Wu, Weiran Lin, Omer Akgul, Lujo Bauer,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こしやすく、急激な摂動に敏感である。 LLMの一貫性を推定するためのロジットに基づくアンサンブル法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.902385931726113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are prone to hallucinations and sensitive to prompt perturbations, often resulting in inconsistent or unreliable generated text. Different methods have been proposed to mitigate such hallucinations and fragility -- one of them being measuring the consistency (the model's confidence in the response, or likelihood of generating a similar response when resampled) of LLM responses. In previous work, measuring consistency often relied on the probability of a response appearing within a pool of resampled responses, or internal states or logits of responses. However, it is not yet clear how well these approaches approximate how humans perceive the consistency of LLM responses. We performed a user study (n=2,976) and found current methods typically do not approximate users' perceptions of LLM consistency very well. We propose a logit-based ensemble method for estimating LLM consistency, and we show that this method matches the performance of the best-performing existing metric in estimating human ratings of LLM consistency. Our results suggest that methods of estimating LLM consistency without human evaluation are sufficiently imperfect that we suggest evaluation with human input be more broadly used.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こしやすく、急激な摂動に敏感であり、しばしば矛盾または信頼性の低い生成テキストをもたらす。 このような幻覚や脆弱性を緩和する様々な方法が提案されている -- そのうちの1つは、LCM応答の一貫性(モデルの応答に対する信頼度、あるいは、再サンプリング時に同様の応答を生成する可能性)を測定することである。 以前の研究では、一貫性の測定は、再サンプリングされた応答のプールに現れる応答の確率や、内部状態や応答のログに依存することが多かった。 しかしながら、これらのアプローチがLLM応答の一貫性をどのように認識するかは、まだ明らかになっていない。 ユーザスタディ(n=2,976)を行った結果,現在の手法では,LLMの一貫性に対するユーザの認識があまり良くないことがわかった。 本稿では,LLMの一貫性を推定するためのロジットに基づくアンサンブル手法を提案し,この手法は,LLMの一貫性の人間の評価を推定する上で,最も優れた評価基準の性能と一致することを示す。 以上の結果から,人間の評価を伴わないLCMの一貫性を推定する方法は十分不完全であり,人間の入力による評価をより広範に活用できることが示唆された。

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